Attività e modelli statistici di regressione per la cost reduction nel settore acquisizione dati: il caso Datalogic S.p.A.

Massarenti, Piero (2024) Attività e modelli statistici di regressione per la cost reduction nel settore acquisizione dati: il caso Datalogic S.p.A. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria meccanica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

L'elaborato di tesi approfondisce attività ed implementazione di modelli statistici di regressione lineare per attività di cost reduction tramite il ruolo cruciale per la strategia aziendale del cost engineer all'interno di Datalogic, leader mondiale nell'automazione industriale. Le attività si sono estese su un vasto spettro, concentrandosi sulla gestione strategica dei costi e sull'ottimizzazione delle operazioni, con particolare attenzione alla riduzione dei costi attraverso workshop aziendali. Il cuore delle iniziative di riduzione dei costi è emerso nei workshop, affrontando aspetti chiave come il redesign di disegni tecnici e la valutazione di nuovi fornitori. Queste iniziative hanno anche evidenziato l'impegno di Datalogic per l'ambiente, con un focus sulla riduzione delle emissioni di CO2 e la sostenibilità ambientale. Gli obiettivi del lavoro includono azioni di saving tramite negoziazioni, cambio fornitore, redesign tecnico e analisi del materiale. Inoltre, si mira a implementare modelli di should cost per PCB e sensori CMOS. I PCB ed i sensori CCD/CMOS sono elementi basilari nei prodotti Datalogic, ed i workshop hanno sottolineato il potenziale risparmio che si potrebbe realizzare su questi componenti. A tale scopo è partito lo sviluppo di modelli statistici di regressione lineare per stimare i costi teorici di questi componenti, contribuendo ad una gestione economica più oculata e fornendo metodi rigorosi per valutare l'adeguatezza dei prezzi di acquisto. Questa analisi approfondita è essenziale per ottimizzare la selezione dei materiali, migliorare la negoziazione con i fornitori e guidare decisioni finanziarie strategiche. I risultati indicano un potenziale risparmio di circa 159.740 €/anno. Mentre il modello di regressione lineare per i PCB è stato positivamente implementato, quello per i sensori incontra attualmente difficoltà, ma i database saranno sfruttati come risorsa di riferimento per future alternative e come libreria di benchmark.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Massarenti, Piero
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
CURRICULUM BIOMECCANICA
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
cost reduction,Cost engineer,Should cost model,RFQ,Redesign,regressione lineare
Data di discussione della Tesi
2 Febbraio 2024
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